L'intelligenza artificiale sta ricevendo ingenti investimenti, ma molte organizzazioni non riescono a capitalizzare il suo potenziale.

Il problema della qualità dei dati

Il problema principale non risiede nella tecnicia AI in sé, ma nella difficoltà di identificare e gestire i dati realmente rilevanti. L'AI, infatti, amplifica ciò che le viene fornito, inclusa la confusione derivante da dati errati o irrilevanti. Questo porta a team sopraffatti da un eccesso di informazioni e a risultati inferiori alle aspettative.

Scalare la confusione

Invece di migliorare i processi decisionali, l'AI può accelerare la diffusione di errori se alimentata con dati di scarsa qualità. Le aziende devono quindi concentrarsi sulla pulizia, validazione e selezione accurata dei dati prima di implementarli in modelli di AI. Un approccio data-centric è fondamentale per ottenere valore reale dall'intelligenza artificiale.

Per chi valuta deployment on-premise, esistono trade-off da considerare. AI-RADAR offre framework analitici su /llm-onpremise per valutare questi aspetti.